論文の概要: RAGXplain: From Explainable Evaluation to Actionable Guidance of RAG Pipelines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.13538v1
• Date: Sun, 18 May 2025 17:25:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 14:49:52.380307
• Title: RAGXplain: From Explainable Evaluation to Actionable Guidance of RAG Pipelines
• Title（参考訳）: RAGXplain: 説明可能な評価からRAGパイプラインの行動誘導まで
• Authors: Dvir Cohen, Lin Burg, Gilad Barkan,
• Abstract要約: RAGXplainは、RAGのパフォーマンスを定量化し、これらの評価を明確な洞察に変換する評価フレームワークである。 したがって、RAGXplainは定量的評価と実用的な最適化を橋渡しし、ユーザーがAIシステムを理解し、信頼し、拡張することを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7373617024876725
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems show promise by coupling large language models with external knowledge, yet traditional RAG evaluation methods primarily report quantitative scores while offering limited actionable guidance for refining these complex pipelines. In this paper, we introduce RAGXplain, an evaluation framework that quantifies RAG performance and translates these assessments into clear insights that clarify the workings of its complex, multi-stage pipeline and offer actionable recommendations. Using LLM reasoning, RAGXplain converts raw scores into coherent narratives identifying performance gaps and suggesting targeted improvements. By providing transparent explanations for AI decision-making, our framework fosters user trust-a key challenge in AI adoption. Our LLM-based metric assessments show strong alignment with human judgments, and experiments on public question-answering datasets confirm that applying RAGXplain's actionable recommendations measurably improves system performance. RAGXplain thus bridges quantitative evaluation and practical optimization, empowering users to understand, trust, and enhance their AI systems.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG) システムは、大規模言語モデルと外部知識を結合することで、将来性を示すが、従来のRAG評価手法は主に定量的スコアを報告し、複雑なパイプラインを補うための限られた実用的なガイダンスを提供する。 本稿では、RAGの性能を定量化し、これらの評価結果を、複雑なマルチステージパイプラインの動作を明確にし、実行可能なレコメンデーションを提供するための明確な洞察へと変換する評価フレームワークであるRAGXplainを紹介する。 LLM推論を用いて、RAGXplainは生のスコアをパフォーマンスギャップを識別する一貫性のある物語に変換し、目標とする改善を提案する。 AI意思決定のための透過的な説明を提供することで、私たちのフレームワークは、AI採用におけるユーザの信頼と重要な課題を育みます。 LLMに基づく評価は,人間の判断と強く一致していることを示すとともに,RAGXplainの行動可能なレコメンデーションを適用すれば,システム性能が著しく向上することを確認した。 したがって、RAGXplainは定量的評価と実用的な最適化を橋渡しし、ユーザーがAIシステムを理解し、信頼し、拡張することを可能にする。

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